记忆自动更新

要解决的问题

对话中的关键信息往往不会自然进入长期记忆：决策、待办、约定、预算、用户偏好、项目里程碑，可能在一轮澄清或吐槽之后被遗漏。memory-auto-update 要处理的是这种会话内触发式记忆沉淀：它不是后台持续监控，而是在明确触发点识别当前上下文，生成摘要，等待用户确认后再写入记忆文件。

工作方式与适用边界

技能提供三类更新模式：主动模式在对话结束时提示总结；被动模式由用户手动触发；智能混合模式对决策、待办、约定等更高价值内容提前提醒，普通内容则延后处理。识别范围覆盖 决策、待办、约定、事实、偏好、项目 等类别，并支持实时、每 30 分钟、每 1 小时、手动、对话结束等频率。脚本包括 extract_memory.py、generate_summary.py、write_memory.py 与 user_settings.py，用于提取、摘要、写入和设置。

它适合工程师在个人助手、多轮协作、项目跟踪场景中使用，尤其适合希望把对话结论变成可复查文本的团队。注意：它只在触发时工作，不读取历史对话，识别可能遗漏；重要结论仍需人工确认，建议定期备份 memory_template.md 和相关记忆文件。